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Domaines d'application clés de l'apprentissage automatique dans le commerce de détail
Domaines d'application clés de l'apprentissage automatique dans le commerce de détail
Entre confinements, couvre-feux, perturbations de la chaîne d'approvisionnement et crises énergétiques, les détaillants ont dû se sentir paniqués ces dernières années. Mais heureusement, le secteur de la vente au détail peut s’appuyer sur une gamme complète d’innovations technologiques pour mieux faire face aux défis de ces temps difficiles.
L'un des outils les plus impactants de ces technologies est certainement l'intelligence artificielle, y compris son puissant sous-ensemble - l'apprentissage automatique (ML). Ci-dessous, présentons brièvement la nature de cette technologie et explorons les principaux cas d’utilisation de l’apprentissage automatique dans le commerce de détail.
Le rôle de l'apprentissage automatique dans le commerce de détail
L'apprentissage automatique dans le commerce de détail repose sur des algorithmes informatiques auto-améliorés créés pour traiter les données, trouver des modèles récurrents et des anomalies entre les variables et apprendre ces relations de manière autonome. tendances, phénomènes et scénarios commerciaux.
Le potentiel d'auto-apprentissage et de compréhension situationnelle des systèmes d'apprentissage automatique peut être utilisé dans le secteur de la vente au détail pour :
- Identifier la dynamique sous-jacente qui anime la vente au détail. Par exemple, les systèmes d'analyse de données basés sur l'apprentissage automatique sont largement utilisés dans le domaine du marketing pour personnaliser l'expérience d'achat grâce à des moteurs de recommandation et des publicités ciblées basées sur les données des clients. Ils peuvent également prédire la demande de produits ou d'autres tendances du marché afin d'optimiser la gestion des stocks, la logistique et la gestion des stocks. Stratégie de tarification.
- Promouvoir les technologies cognitives liées à l'intelligence artificielle, telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (PNL), qui reconnaissent et apprennent respectivement des modèles visuels et linguistiques pour imiter la vision et la communication humaines. Les détaillants utilisent souvent ces outils pour collecter des données à partir de sources textuelles et visuelles, prendre en charge des solutions interactives telles que les chatbots et les achats contextuels, ou pour la vidéosurveillance.
10 cas d'utilisation du machine learning pour redéfinir le commerce de détail
Comment les détaillants peuvent-ils bénéficier de la puissance des algorithmes de machine learning ci-dessus ? Voici quelques-uns des cas d'utilisation du machine learning les plus pertinents dans des scénarios de vente au détail typiques.
1. Publicité ciblée
Bien qu'il soit principalement utilisé dans le commerce électronique, le marketing ciblé représente un outil puissant qui peut diriger les clients potentiels vers les plateformes en ligne et les magasins traditionnels. Cela implique de segmenter les utilisateurs en fonction d'une série de paramètres comportementaux, psychographiques, démographiques et géographiques (tels que l'historique d'achat et de navigation, l'âge, le sexe, les intérêts, la région, etc.) et de les cibler avec des publicités et des promotions entièrement personnalisées.
2. Shopping contextuel
Une solution différente, plus interactive, qui capte l'attention de l'utilisateur et le dirige vers sa propre plateforme de commerce électronique est le shopping contextuel. Cet outil marketing utilise l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour identifier et signaler les articles présentés dans les vidéos et les images sur les réseaux sociaux, tout en fournissant des « raccourcis » vers les pages de produits pertinentes dans les magasins en ligne.
3. Moteur de recommandation
Une fois que les utilisateurs se connectent à une plateforme en ligne, ils peuvent se perdre dans la quantité massive de produits. Les moteurs de recommandation sont des outils puissants conçus pour orienter les clients vers les produits dont ils pourraient réellement avoir besoin.
Pour fournir des recommandations personnalisées, ces systèmes peuvent utiliser une approche de filtrage basée sur le contenu, qui recommande des articles présentant des caractéristiques similaires aux articles achetés dans le passé, ou un filtrage collaboratif, qui consiste à recommander des articles commandés par d'autres clients présentant des caractéristiques similaires. modèles, caractéristiques personnelles des biens et intérêts.
4. Tarification dynamique
Grâce au machine learning, les recommandations de produits et les publicités ne sont pas les seules choses qui changent dynamiquement. Aujourd'hui, la plupart des boutiques en ligne et des plateformes de commerce électronique ajustent constamment leurs prix en fonction de facteurs tels que les fluctuations de l'offre et de la demande de produits, les stratégies de promotion et de tarification des concurrents, les tendances générales des ventes, etc.
5. Chatbots
Les chatbots et les assistants virtuels sont des outils hautement interactifs alimentés par l'apprentissage automatique et la PNL qui fournissent aux clients une assistance utilisateur 24h/24 et 7j/7 (y compris des informations sur les produits disponibles et les options d'expédition), tout en envoyant des rappels et des coupons. et des recommandations personnalisées pour booster les ventes.
6. Gestion de la chaîne d'approvisionnement
Le réapprovisionnement des produits et autres opérations de gestion des stocks ne doivent jamais être laissés au hasard. Afin de mieux faire correspondre l'offre et la demande de produits, d'optimiser l'utilisation de l'espace d'entrepôt et d'éviter la détérioration des aliments, il vaut la peine de s'appuyer sur les capacités analytiques et prédictives des algorithmes d'apprentissage automatique. Cela signifie prendre en compte plusieurs variables, telles que les fluctuations de prix ou les modèles d'achat basés sur la saisonnalité, prédire les tendances futures des ventes et planifier un calendrier de réapprovisionnement approprié en conséquence.
7. Optimisation de la livraison
Un autre aspect de la logistique qui peut être amélioré par l'apprentissage automatique est la livraison des produits. Les systèmes basés sur l'apprentissage automatique peuvent facilement calculer les itinéraires de livraison les plus rapides, en fonction des données de circulation et météorologiques collectées via un réseau de capteurs et de caméras IoT. Au lieu de cela, en traitant les données des utilisateurs, des méthodes de livraison appropriées peuvent être recommandées pour mieux répondre aux besoins du client.
8. Voitures autonomes
Cette incarnation de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur pour la livraison de produits est loin d'être perfectionnée et mise en œuvre à grande échelle. Cependant, des entreprises comme Amazon et Kroger investissent dans la technologie, pensant pouvoir bientôt compter sur des véhicules autonomes pour accélérer la distribution des produits.
9. Surveillance vidéo
Les systèmes de vision par ordinateur basés sur l'apprentissage automatique peuvent conduire des véhicules et repérer les voleurs. La principale différence entre ces outils et les solutions de vidéosurveillance traditionnelles est que ces dernières reposent sur une approche basée sur des règles plutôt imprécises pour identifier les intrus, qui présente un nombre élevé de faux positifs. Les systèmes d’apprentissage automatique, quant à eux, peuvent identifier des modèles de comportement plus subtils et gérer les alertes lorsque quelque chose de suspect se produit.
10. Détection de fraude
Pour les détaillants en ligne et les plateformes de commerce électronique, les voleurs sont plus susceptibles de voler sur les cartes de crédit que sur les étagères. Étant donné que les algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour identifier des modèles récurrents, ils peuvent également identifier tout écart par rapport à la norme, notamment des fréquences de négociation inhabituelles ou des incohérences dans les données de compte, et les signaler comme suspects pour une inspection plus approfondie.
Surmontez les défis modernes grâce à l'apprentissage automatique
Il a été prouvé que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les technologies cognitives augmentent les profits et optimisent les coûts, personnalisent les expériences client, améliorent l'efficacité opérationnelle de la logistique et de la gestion des stocks et garantissent la sécurité. environnements.
En fait, le rapport 2020 de Fortune Business Insights souligne que le marché mondial de l'intelligence artificielle au détail devrait atteindre 31,18 milliards de dollars d'ici 2028, l'apprentissage automatique en étant un élément essentiel.
Du point de vue du commerce de détail, cela permettra à l'apprentissage automatique d'être le phare qui pourra trouver le bon cap et accoster dans un port sûr après plus de deux ans de tempêtes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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15 outils d'annotation d'images gratuits open source recommandés
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
L'annotation d'images est le processus consistant à associer des étiquettes ou des informations descriptives à des images pour donner une signification et une explication plus profondes au contenu de l'image. Ce processus est essentiel à l’apprentissage automatique, qui permet d’entraîner les modèles de vision à identifier plus précisément les éléments individuels des images. En ajoutant des annotations aux images, l'ordinateur peut comprendre la sémantique et le contexte derrière les images, améliorant ainsi la capacité de comprendre et d'analyser le contenu de l'image. L'annotation d'images a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles de vision graphique. Elle a un large éventail d'applications, telles que l'assistance aux véhicules pour identifier les obstacles sur la route, en aidant à la détection. et le diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance d'images médicales. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation d'images open source et gratuits. 1.Makesens
Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
